Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.41
no.6
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pp.540-550
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2015
There have been many attempts to find knowledge from data using conventional statistics, data mining, artificial intelligence, machine learning and pattern recognition. In those research areas, knowledge is approached in two ways. Firstly, researchers discover knowledge represented in general features for universal recognition, and secondly, they discover exceptional and distinctive features. In process mining, an instance is sequential information bounded by case ID, known as process instance. Here, an exceptional process instance can cause a problem in the analysis and discovery algorithm. Hence, in this paper we develop a method to detect the knowledge of exceptional and distinctive features when performing process mining. We propose a method for anomaly detection named Distance-based Anomaly Process Instance Detection (DAPID) which utilizes distance between process instances. DAPID contributes to a discovery of distinctive characteristic of process instance. For verifying the suggested methodology, we discovered characteristics of exceptional situations from log data. Additionally, we experiment on real data from a domestic port terminal to demonstrate our proposed methodology.
This paper treats the berth planning problem which is encountered at public container terminals. The main issue of the berth planning problem is to decide how to allocate the berths to scheduled calling containerships of which the ETA' s are given beforehand. Three optimization models for the berth planning problem are proposed in the formulation of set problems. Some heuristic algorithms for generating the decision variables of the models are also devised by using the concept of the ship's waiting time and the modified berth occupancy rate. Computational experiments based on the data arising from the real public container terminal are also carried out and the results are reported to show that the proposed optimization models and the heuristic algorithms for generating the decision variables are applicable and useful for the berth planning problem at public container terminals.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.6
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pp.445-452
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2016
This paper discusses the dynamics and control problem of an overhead shuttle system (OSS), which is a critical part of the automated container terminal at a port. The main purpose of the OSS is efficient automated transport function of containers, which also requires high precision and safety. A major difference between the OSS and the conventional container crane is the configuration of the cables for hoisting the spreader. A mathematical model of the OSS is developed here for the first time, which results in an eight-pole system. Also, open loop control methods (trapezoidal and notch-type velocity profiles) are investigated so that the command input to the overhead shuttle produces the minimum possible sway of the payload. Simulation results show that the vibration suppression capability of the OSS is superior to the conventional overhead container crane, which is partially due to the cable configuration.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system in the maritime container terminal for the port automation. The system is modeled PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car(mover). Because of large variant of movers weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's default etc., LMCS(Linear Motor Conveyance System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCS using DR-FNN(Dynamically Constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
Purpose - Conventional supply chains (SCs) must identify facilitating roles, such as port or terminal operators, shipping companies, and freight forwarders in executing the various logistical activities that support the organizational strategies of shippers. Meanwhile, supply chain collaborative practices can engender a willingness to share relevant and mutually helpful information. To this end, this study seeks to identify the impact of supply chain integration (SCI) on information sharing (IS) and the operational performance (OP) of Korea's container-shipping industry from the perspective of social capital. Design/methodology - We established the research model for this study based on previous studies. In administering the survey, we obtained 149 valid responses from employees working in liner-shipping companies and freight forwarders in Korea. With the collected questionnaires, the study's hypotheses were tested using SPSS 26.0 and AMOS 26.0 Findings - The results indicate the existence of a mediated relationship where the impact of SCI on OP is mediated by IS. The effect of external integration (EI) on OP is fully mediated by information quality (IQ) and information-sharing content (ISC). Furthermore, EI, IQ and ISC partially mediate the relationship between internal integration (II) and OP. Originality/value - This study expands SCI contexts, where ISC and IQ respectively serve as bridges between EI and OP which has crucial implications for container-shipping companies in terms of improving their performance.
Purpose - Loading can decrease the productivity due to the possibility of carrying out with the opposite order of storage in container terminal. When the container is to be taken out, it is needed to move the container stacked upon the container to be carried out to other place temporarily. It is called as rehandling. Remarshalling, with the loading plan, is the arranging the containers before the ship arrives in order to avoid the rehandling during the carrying out. The present study tried to find out the factors affecting the efficiency when building the remarshalling plan with the utilization of neighboring storage space as a outer slot, and analyzed the efficiency of several remarshalling algorithms with the combination of those factors. Research design, data and methodology - The present study used, when the remarshalling plan is prepared for utilizing the outer slot, the simulation methods in order to compare the efficiency of the remarshalling algorithms which made with the factors affecting the efficiency. The factors affecting the efficiency are the method of making the child node, method of arrangement, and possibility of application of FIX. In order to analyze the affecting factors on the efficiency, several algorithms are prepared with the combination of production of the child node and the arrangement method with the availability of FIX application. With this algorithm, the effect of the factors on the efficiency after building up of remarshalling plan with the target on the bay with 10 rows, 8 columns, and 10 indices. Results - The method of rearrangement and making of a child node as the factor affecting the efficiency of remarshalling utilization of the outer bay were studied. It is efficient to combine the method of making a child node with MCS in order to reduce the number of moving the containers. For reducing the time in carrying out, it was found that all arrangement methods should be combined with RCS for the efficiency. The result of experiment shows the application of FIX with good result in case of succession ratio. In addition, when FIX was not applied, all of the most combinations resulted in short time in remarshalling. As a result, it can be concluded that the algorithm with proper combination of making the child node and the arrangement can increase the job efficiency based on the importance. Conclusion - The present study suggested and analyzed the algorithms with the combination of the arrangement method, the making of child node, and FIX. It is needed to develop the algorithm to judge the possibility whether the best remarshalling plan can be built or not within the bay in order to find a better method between the two cases such as within the bay and outer the bay. As a method for extending the study on the factors affecting the efficiency, it is possible to find out the way to build the remarshalling plan within the permitted time under any storage situation.
As container vessels get larger, container terminals are also likely to grow. The problem that arises is that the growing volume should be handled in the same amount of time as before. Container terminals are introducing an automation system in order to overcome the limitations of existing manual methods and to continuously reduce operating expenses. Because, Manual handling of carrying containers gate in and out of terminals causes inaccurate data, which results in confusion. An alternative is for containers to be labeled with barcodes that can be scanned into a system with a scanner, but this takes quite a long time and is inconvenient. A RFID system, also known as a gate automation system, can solve these problems by reducing the time of gate management with a technology that detects number identification plates, helping operators more efficiently perform gate management work. Having said that, with this system, when container damage is detected, gate operators make and keep documents manually. These documents, which are insufficient evidence in proving container damage, result in customer claims. In addition, it is difficult for gate operators and other workers to manage containers, exposing them to danger and accidents. This study suggests that if an automation system is introduced at gates, containers can be managed by a video storage system in order to better document damage The video system maintains information on container damage, allowing operators the ability to search for videos they need upon customer request, also allowing them to be better prepared for customer claims. In addition, this system reduces necessary personnel and risk of accidents near gates by integrating a wide range of work.
To handle container effectively is one of the most important factors in a port because working time is linked soon into cost. Since the middle of 1990s, RMGC(Rail-Mounted Gantry Crane) and RTGC(Rubber-Tired Gantry Crane) have been developed and widely used to operate containers in the yard. The RTGC is more difficult than RMGC in the automatic control system design. Although, the RTGC is largely advantaged to free driving environment, it has some considerable disadvantages in the system operating. In general, the problems are due to tire slip and lack of tire pressure etc. Therefore, a desirable research result has not been shown in this time. So, in this paper, we propose a new approach to design tracking control system for the RTGC in which the mathematical modeling is included. From the simulation results, the control performance of the designed control systems is evaluated.
The purpose of this paper is to show the clustering measurement way for Korean container terminals by using neural network based SOM(Self Organizing Map). Inputs[Number of Employee, Quay Length, Container Terminal Area, Number of Gantry Crane], and output[TEU] are used for 3 years(2002,2003, and 2004) for 8 Korean container terminals by applying both DEA and SOM models. Empirical main results are as follows: First, the result of DEA analysis shows the possibility for clustering among the terminals and reference terminals except Gamcheon and Gwangyang terminals because of the locational closeness. Second, the result of neural network based SOM clustering analysis shows the positive clustering in clustering positions 1, 2, 3, 4, and 5. Third, the results between SOM clustering and DEA clustering show the matching ratio about 67%. The main policy implication based on the findings of this study is that the port policy planner of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the clustering measurement way for the Korean container terminals using neural network based SOM with DEA models for clustering Korean ports and terminals.
The purpose of this paper is to measure the efficiency of Korean container terminals by using SFA(Stochastic Frontier Analysis). Inputs[Number of Employee, Quay Length, Container Terminal Area, Number of Gantry Crane], and output[TEU] are used for 3 years(2002,2003, and 2004) for 8 Korean container terminals by applying both SFA and DEA models. Empirical main results are as follows: First, Null hypothesis that technical inefficiency is not existed is rejected and in the trasnslog model, the estimate is significant. Second, time-series models show the significant results. Third, average technical efficiency of Korean container terminals are 73.49% in Cobb-Douglas model, and 79.04% in translog model. Fourth, to enhance the technical efficiency, Korean container terminals should increase the handling amount of TEUs. Fifth, both SFA and DEA models have the high Spearman ranking of correlation coefficients(84.45%). The main policy implication based on the findings of this study is that the manager of port investment and management of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the SFA with DEA models for measuring the efficiency of Korean ports and terminals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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